Interventions for Shared Decision‐Making About Life Support in the Intensive Care Unit: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare professionals and families make decisions about the use of life support for patients in the intensive care unit (ICU), including decisions to withhold or withdraw life support at the end-of-life. Best practice guidelines recommend using a shared decision-making (SDM) approach to improve the quality of end-of-life decision-making but do not describe how this should be done in practice. AIMS: To know what elements of SDM had been tested to improve communication between healthcare professionals, patients, and their family about the decision. Trials relevant to our review assessed whether these interventions were more effective than usual care. METHODS: A systematic review of randomized controlled trials of SDM interventions for the decision about using life support, limiting the use of life support, or withdrawing life support for hospitalized patients. We searched databases from inception to January 2011. RESULTS: Of 3,162 publications, four unique trials were conducted between 1992 and 2005. Of four trials, three interventions were evaluated. Two studies of interventions including three of nine elements of SDM did not report improvements in communication. Two studies of the same ethics consultation, which included eight of nine elements of SDM, did not evaluate the benefit to communication. The interventions were not harmful; they decreased family member anxiety and distress, shortened intensive care unit stay, but did not affect patient mortality. IMPLICATIONS FOR RESEARCH AND PRACTICE: Few studies have evaluated interventions to improve communication between healthcare professionals and patients/families when facing the decision about whether or not to use life support in the ICU. Interventions that include essential elements of SDM need to be more thoroughly evaluated in order to determine their effectiveness and health impact and to guide clinical practice.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle